当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto-encoder”的代码分享出来。 代码参考了Jason Brownlee大佬修改的:具体链接我找不到了,当他的博客我还能找...
方法:论文提出了一种基于长短期记忆自动编码器(LSTM-AE)的多元时间序列数据的异常检测算法。在实验室测试中,所提出的基于集成方法的LSTM自编码器异常检测模型在室内环境数据上达到了97.66%的准确率。 创新点: 提出了一种基于LSTM-AE的异常检测模型,该模型利用长短期记忆网络提取时间序列数据的特征,并通过重构误差来判...
DCNN-AE DCNN-AE仍然使用的是DCNN的框架,将H作为网络的输入,其中每一个矩阵 F_i 就作为一个样本,其标签就为它自身,因此DCNN-AE同AE以重构为目的进行特征的学习。 在编码层,针对每个 F_i 进行卷积操作(选取 2*2 的卷积核,取最大值): \mathbf{J}_{i}^{k}=\sigma\left(\mathbf{H}_{i} * \mathbf...
LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，供有兴趣的读者参考。通过上述方法，可以实现对多元时间序列的异常检测，提高数据分析的效率和准确性。
针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自编码器集成框架).将训练阶段拆分为预训练和预检测两个阶段,在预训练阶段训练多个隐层维...
在使用LSTM自编码器进行异常检测时,我们需要遵循以下步骤: 理解LSTM自编码器的基本原理和结构: LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够有效处理时间序列数据中的长距离依赖问题。 自编码器是一种无监督学习算法,其目标是学习一个输入数据的压缩表示(编码),然后能够从这个表示中重构出原始输入数据...
基于VAE-LSTM无监督模型的中低压燃气调压器异常检测 燃气调压器可以在燃气输送过程中将上游的高压燃气进行降压然后输送到下游,保证下游燃气处于稳定低压状态.若燃气调压器维护不当就会出现调压器失灵和用户终端超压供气... 张锦玉 - 中南财经政法大学 被引量: 0发表: 2022年 基于VAE-LSTM的中低压燃气调压器异常...
即一种使用AE编码器用于TCR,一种使用LSTM用于TCR,对于肽段使用相同的LSTM编码器。...表1:基于ERGO-AE模型的McPAS实验结果 表2:基于LSTM模型的McPAS实验结果 VDJdb 上的结果在表4中,作者团队发现数据增强伪标签仅在3个任务中略微优于基线。...这可能是由于双LSTM模型的教师模型无法为扩展TCR生成有用的伪标签...
1.本发明属于风电机组异常数据检测与清洗领域,涉及一种基于lstm-ae集成共享框架的风电机组异常数据检测及清洗方法。 背景技术: 2.能源短缺问题作为限制当今国际社会维持高速发展的主要问题,风能作为可再生,可持续的清洁能源,正迅速成为碳中和能源战略的重要组成部分,风电场数量及规模不断扩大。但风能本身的不确定性导致风...